Mid-Level Data Scientist (IA / Machine Learning) at CESAR

Olá, nós somos o CESAR!

Somos um centro de inovação e de educação que há quase 30 anos forma pessoas e impulsiona organizações, potencializando suas estratégias digitais. Resolvemos problemas complexos e desafiadores em um ambiente de trabalho descontraído, descentralizado e repleto de benefícios para nossos colaboradores, que atuam como protagonistas, interagindo diretamente com clientes de escala global.

Como Mid-Level Data Scientist, sua missão é definir, analisar e validar hipóteses e modelos com base em dados, atuando de forma autônoma e em colaboração com as equipes de negócios com o objetivo de indicar insights e gerar valor agregado ao negócio. Topa? Vamos nessa!

Principais Responsabilidades:

• Prototipar e apresentar provas de conceito (PoCs) para diferentes stakeholders (engenharia, qualidade, cliente);
• Garantir que os modelos desenvolvidos sejam escaláveis e aplicáveis a diferentes realidades de clientes automotivos;
• Colaborar com times de engenharia, qualidade e tecnologia da informação para entendimento de requisitos e integração com dados de clientes;
• Participar de reuniões técnicas com clientes da indústria automotiva para entendimento de necessidades específicas;
• Alta capacidade de trabalho autônomo, com perfil investigativo e orientado a pesquisa aplicada;
• Interesse real em aprender e trabalhar com temas relacionados à indústria automotiva e FMEA;
• Trabalhar com dados estruturados e não estruturados, provenientes de diferentes fontes: históricos internos, bancos de dados automotivos, sensores IoT, dados de processo, etc;
• Aplicar técnicas de data mining, NLP, machine learning supervisionado e não supervisionado, quando aplicável;
• Fazer o tratamento, limpeza, transformação e enriquecimento dos dados;
• Proficiência em Python (preferencialmente) ou outras linguagens aplicáveis a Ciência de Dados;
• Pesquisar, desenvolver e validar modelos analíticos baseados em Inteligência Artificial e Ciência de Dados com foco em geração de análises FMEA (DFMEA, PFMEA e FMEA de Sistemas);
• Criar modelos preditivos ou classificatórios para avaliação de modos de falha, priorização de riscos e recomendações de mitigação;
• Automatizar geração de relatórios FMEA, incorporando lógica de priorização (ex: cálculo automatizado de RPN ou S-O-D);
• Garantir a aderência a normas e boas práticas da indústria automotiva (ex.: IATF 16949, AIAG & VDA FMEA Handbook).

Requisitos Técnicos:

• Formação em Engenharia, Ciência da Computação, Estatística, Matemática, ou áreas correlatas;
• Experiência comprovada em Ciência de Dados, Machine Learning, Data Analytics e/ou Inteligência Artificial;
• Experiência com ferramentas como Python, R, SQL, Power BI, Tableau ou similares;
• Experiência com bibliotecas e frameworks de ML/AI como scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Pandas, NumPy;
• Habilidade em tratar e analisar grandes volumes de dados;
• Experiência com implementação de modelos de NLP (ex.: análise de relatórios de campo, de garantia ou feedback de clientes).

Diferenciais Desejáveis:

• Experiência prévia na indústria automotiva (OEMs ou Tier 1 / Tier 2 suppliers);
  
• Familiaridade com AIAG & VDA FMEA Handbook;
• Conhecimento de FMEA (DFMEA, PFMEA, FMEA de Sistemas) com aplicação prática em contexto industrial preferencialmente automotivo será um diferencial;
• Conhecimento prático de estatística aplicada à engenharia, análise preditiva e técnicas de priorização de risco será um diferencial;
• Experiência em análise de dados de processos de manufatura (MES, ERP, PLM, etc.) será um diferencial;
• Conhecimento em sistemas de coleta de dados de chão de fábrica (IoT, OPC, SCADA);
• Experiência com projetos de transformação digital na manufatura (Industry 4.0).

Competências Comportamentais:

• Perfil hands-on, com foco em resultado e velocidade de entrega de protótipos;
• Perfil investigativo e analítico, com foco em resolução de problemas complexos;
• Proatividade para pesquisa de soluções inovadoras e adaptação a diferentes bases de dados;
• Curiosidade intelectual e capacidade de autopesquisa;
• Boa comunicação para interagir com engenheiros, equipes de qualidade e clientes externos;
• Facilidade para trabalhar de forma multidisciplinar e orientada a resultados;
• Adaptabilidade para trabalhar com dados de diferentes origens e qualidades;
• Experiência com manipulação de grandes volumes de dados industriais (IoT, MES, ERP, PLM, etc.);
• Vivência com projetos de transformação digital ou indústria 4.0;
• Experiência prévia na indústria automotiva, seja em engenharia, qualidade, manufatura ou analytics para o setor;
• Conhecimento prévio de FMEA (DFMEA, PFMEA, FMEA de Sistemas), ou ter participado de projetos envolvendo gestão de risco e análise de falhas;
• Familiaridade com AIAG & VDA FMEA Handbook.

Aqui no CESAR, nós temos algumas práticas que proporcionam uma rotina mais positiva para a pessoa colaboradora:

• Horário flexível;
• Estrutura horizontal;
• Programas de treinamento e desenvolvimento;
• Cultura voltada para a Diversidade & Inclusão, onde você pode ser livre pra ser quem é!

Gostou? Espera só para conferir nosso pacote variado de benefícios:

• Plano de saúde e odontológico;
• Vale Refeição / Alimentação;
• Auxílio Idiomas;
• Auxílio Creche;
• Auxílio Lentes de Contato;
• Seguro de Vida;
• Descontos em cursos da CESAR School;
• DayOff (no mês do Aniversário);
• Modalidades esportivas remotas (Pilates, Top Dance, Funcional e Ginástica Laboral);
• Gympass;
• Moodar;
• Cíngulo.

Quer conhecer melhor o CESAR? Clica aqui e vem com a gente!

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